Performance enhancement of PI and PIDn controllers through deep reinforcement learning for frequency regulation in renewable-integrated power systems
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining frequency stability has become a major difficulty for contemporary power systems when renewable energy sources – especially photovoltaic (PV) and wind power – are included into them. The intrinsic unpredictability of the supply of renewable energy causes this instability, which emphasises the great requirement of efficient load frequency management to guarantee stability of the power system. This work offers a new hybrid control architecture to improve frequency control in renewable-integrated power systems by means of deep reinforcement learning. Within a two-area power system encompassing three energy units: PV, wind, and thermal, the proposed approach consists in the installation of a deep deterministic policy gradient (DDPG) algorithm as a supplementary control mechanism in combination with optimised PI and PIDn controllers. Comprehensive simulations under many operating conditions – including step load changes, communication time delays, system parameter uncertainty, intermittent renewable energy supply, and random load disturbances – allow one to fully evaluate the effectiveness of the proposed control structure. Achieving up to 75% improvement in integral time-weighted absolute error values while preserving strong performance over several operating situations, the comparison analysis shows that the DDPG-assisted control system much beats conventional controllers. OPAL-RT based real-time simulations evaluate the practical feasibility of the proposed method by verifying its possibility for actual application in contemporary power systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».